Fama的有效市场假说(EMH)是现代金融理论的基础,包括CAPM以及期权定价等一系列重要的金融模型均是建立在市场有效的前提下。然而有效市场理论的一系列过于严苛的假设条件一直备受争议,另一方面,市场也经常表现出各种EMH所无法解释的“异常现象”,例如日历效应、动量效应、收益率的长记忆性等等。因此,探讨更符合实际的金融市场模型以及研究市场作为一个复杂系统的动力机制便成了许多金融学者的研究方向。这其中,Peters的分形市场假说(FMH)、Challet的少数者博弈模型以及Somette的对数周期幂律定律(LPPL)都给予了我们很多启示。为了检验市场中是否存在着长记忆性,本文使用R/S算法对沪深300指数、中证500指数和创业板指这三种代表不同市值类型的指数分别进行了检验,并发现各指数的Hurst指数均明显大于0.5,即存在着显著的长记忆性,且记忆性强度随市值的变化大体上呈现出负相关的关系,即小公司股票往往有更强的记忆性,这可能是因为小市值股票更容易受到市场影响和投资炒作的缘故。为了探讨市场的记忆性是如何产生的,文章构建了具有全局信息的自组织微观市场模型,用于模拟市场的内在动力机制。在本模型中,投资者需兼顾基本面信息和技术面信息进行决策,并且会与相邻的其他投资者进行交流和互动,通过计算机模拟,模型可以模拟出接近于实际的长记忆特征以及市场的演化过程。该结果表明模型较好地刻画出了市场的微观动力机制,并且市场的记忆性也一定程度上来自于微观个体之间的相互作用。股票市场的系统动力机制在特定的条件下会呈现出特定的演化模式,例如市场在投机泡沫的累积过程中存在着典型的对数周期幂律式(LPPL)演化模式。本文将LPPL模型应用于A股市场07年和15年的两次泡沫事件的检验,发现LPPL过程能够较好地刻画出了资产价格在泡沫累积至破灭期间的动力过程。并通过LPPL模型的动态参数估计发现股价在泡沫破灭前后的一段时间里存在着较为特定的变化模式,这种模式能够给予了我们一种对于股灾到来的识别和预警的方式。